6大核心关键技术

　　1、多源异构信息的融合处理

　　由于前端采用大量不同类型的探测器，所产生不同的信号数据，就会导致传感网络系网络的一些问题，例如感知节点数量多、节点数据复杂多样、信息数据冗余庞 杂。在这种情况下，就得标准化方式传输数据，把“孤岛”信息数据整合、共享，提高信息综合使用效率，增强系统对入侵行为判断的智能化能力。

　　2、样本库建设与数据挖掘研究

　　大量样本库与算法库的积累使得系统对于各种环境与各种入侵行为有猪狗的判断依据积累。

　　3、自学习机制的设计应用

　　根据前端探测器收集到的入侵信号或干扰信号进行信号特性分析，并与样本库内的入侵行为识别中的信号进行融合，再根据用户决定是否输入入侵行为，归纳到样本库中。为之后探测器探测到的数据进行对比，分析是否输入入侵。这个过程是就是自适应学习机制。

　　4、鲁棒性入侵行为检测算法研究

　　根据探测节点多方位感知的信息进行入侵检测 ，一旦检测到有入侵目标出现 ，即可对入侵目标精确的探测识别、定位和分类。

　　5、报警分级及并发处理设计

　　系统综合考虑入侵行为、周界类型、防护等级对报警分级处理。并可以同时响应并处理多个报警，并对报警进行优先级比较处理。

　　6、防入侵应用重构研究

　　系统可以在特定环境下的进行测试和特性分析，根据不通的周围环境进行不同的布局方案、组网方式和融合算法。

　　物联网技术引领入侵防范

　　目前基于物联网技术的周界安防系统已经走出实验室，在关乎公共安全的前言多个应用领域获得用户的认可，特别是机场、监狱等场所的应用尤为引人注目。物联网周界系统凭借着其对技术和市场的巨大影响力，必将引领入侵防范进入新纪元。